Keystroke dynamics

Keystroke dynamics, keystroke biometrics, typing dynamics, ortyping biometrics refer to the collection of biometric information generated by key-press-related events that occur when a user types on a keyboard.^[1] Use of patterns in key operation to identify operators predates modern computing,^[2] and has been proposed as an authentication alternative to passwords and PIN numbers.^[3]

The behavioral biometric of keystroke dynamics uses the manner and rhythm in which an individual types characters on a keyboard or keypad.^[4][5][6] The user's keystroke rhythms are measured to develop a unique biometric template of the user's typing pattern for future authentication.^[7] Keystrokes are separated into static and dynamic typing, which are used to help distinguish between authorized and unauthorized users.^[8] Vibration information may be used to create a pattern for future use in both identification and authentication tasks.

During the late nineteenth century, it was discovered that individual telegram operators each had a unique "fist", or rhythm that they used to tap out Morse code. An experienced operator could recognize another operator based on "fist" alone, similar to a voice or fingerprint.^[9] As late as World War II, the military transmitted messages through Morse code, and military intelligence utilized each individual operator's unique "fist" as a way of tracking individual ships or detachments, and for traffic analysis.^[10][11]

Keyboard dynamics received attention as a potential alternative to short PIN numbers, which were widely used for authentication early in the expansion of networked computing.^[12]

キーストロークダイナミクスの行動バイオメトリクスは、個人がキーボードやキーパッドで文字を入力する方法とリズムを利用します。^{[ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]}ユーザーのキーストロークリズムを測定し、将来の認証のためにユーザーのタイピングパターンの固有のバイオメトリクステンプレートを作成します。^{[ 7 ]}キーストロークは静的タイピングと動的タイピングに分けられ、これらは許可されたユーザーと許可されていないユーザーを区別するために使用されます。^{[ 16 ]}振動情報は、識別と認証の両方のタスクで将来使用するパターンを作成するために使用できます。

キーストロークの動的情報は、キーストロークを生成した人物の身元を確認または特定するために使用できます。^{[ 17 ]}これを行うために使用される技術は、統計的手法からニューラルネットワークなどの人工知能（AI）アプローチまで、高度さの点で大きく異なります。

キーを探して押すまでの時間（シークタイム）とキーを押し続ける時間（ホールドタイム）は、タイピングの全体的な速度に関係なく、個人によって異なる可能性があります。ほとんどの人は、キーボード上の特定の文字を探したり、特定の文字に到達したりするのに、すべての文字の平均シークタイムよりも時間がかかります。どの文字に時間がかかるかは、人によって大きく異なり、一貫しています。右利きの人は、左手の指よりも右手の指で押すキーに到達する方が統計的に速い可能性があります。人差し指は他の指よりも速く、これはユーザーの全体的な速度に関係なく一貫しています。

さらに、文字の並びはユーザーごとに特徴的な性質を持つ場合があります。英語では「the」の使用が非常に一般的で、この3文字は連打されることで知られています。「ing」などの一般的な語尾は、同じ文字を逆順にしたもの（「gni」）よりもはるかに速く入力されることがあり、その速さはユーザーによって一貫して異なります。このような一貫性は、たとえユーザーが全く異なる言語で書いている場合でも、母語の一般的な文字の並びを反映している可能性があります。

よくある「エラー」は、ユーザーの特徴をよく表している場合もあります。エラーには分類があり、例えば、ユーザーが最もよく犯す「置換」、「反転」、「脱落」、「二重入力」、「隣接文字のヒット」、「同音異義語」、そしてシフトキーの押しっぱなし時間エラー（シフトキーを短く押しすぎたり長く押しすぎたりした場合）などがあります。ユーザーがどの言語で作業しているかを知らなくても、テキストの残りの部分や、ユーザーが戻って置き換えた文字を確認することで、これらのエラーを検出できる場合があります。

キーストロークダイナミクスは、行動バイオメトリクスと呼ばれるより広範なバイオメトリクスの一種であり、観察されるパターンは本質的に統計的な性質を持つ分野です。このような固有の不確実性のため、行動バイオメトリクスは、指紋、網膜スキャン、DNAなどの物理的に観察可能な特性に基づく認証に使用されるバイオメトリクスほど信頼性が高くないという認識が一般的です。行動バイオメトリクスは、従来の合否判定の代わりに信頼度測定を使用します。そのため、従来のベンチマークである誤受入率（FAR）と誤拒否率（FRR）はもはや線形関係を示しません。

キーストロークダイナミクス（およびその他の行動バイオメトリクス）の利点は、FRR/FARを個人レベルで許容閾値を変更することで調整できる点です。これにより、物理的なバイオメトリクス技術では実現できなかった、明確に定義された個人レベルのリスク軽減が可能になります。

キーストロークダイナミクスが直面する大きな問題の一つは、ユーザーのタイピングが一日の中で、また日によって大きく変動し、数多くの外部要因の影響を受ける可能性があることである。

こうしたばらつきがあるため、どのシステムでも誤検出や誤検出が発生します。しかし、成功を収めている市販製品の中には、これらの問題に対処するための戦略を備え、実際の環境やアプリケーションにおける大規模な使用において有効性が証明されているものもあります。

キーロギングソフトウェアの使用は、米国愛国者法などの現地法に直接的かつ明確に違反する可能性があり、そのような使用は盗聴に該当する可能性がある。

• 米国特許11914690、Raul-Laviniu PopaおよびKyle Hunt、「タイピング特性を用いた認証のためのシステムおよび方法」、発行日2024年 
• 米国特許9430626、ジョン・D・ローム、ベサニー・G・ローム、トーマス・E・ケッチャム2世、「既知のテキスト入力頻度によるユーザー認証」、2012年発行 
• 米国特許第7509686号、ジョン・C・チェッコ、「生体認証を利用したコンピュータベース認証を提供する方法」、2009年発行 
• 米国特許7206938、S. BlenderおよびH. Postley、「キーシーケンスリズム認識システムおよび方法」、2007年発行 
• 米国特許第4621334号、J.ガルシア、「個人識別装置」、1986年発行 
• 米国特許第4805222号、JRヤングおよびRWハモン、「個人の身元を確認するための方法および装置」、1989年発行 
• P. Nordström、J. Johansson。「コンピュータシステムにおける侵入を検出するためのセキュリティシステムおよび方法」。特許番号2 069 993、欧州特許庁、2009年。
• 米国特許8230232、A. AwadおよびI. Traore、「モーションベースの入力デバイスからコンピュータユーザープロファイルを決定するためのシステムおよび方法」、2012年発行 

人間がキーストロークのタイミングを生成するため、外部プロセスとの相関性は高くありません。そのため、コンピュータシステムにおけるハードウェア生成乱数の発生源として頻繁に利用されています。

うつ病や不安などの精神症状も、キーストロークのタイミング特性と相関関係があることがわかっています。^{[ 18 ]}

• 拳（電信）

• Vaas, Lisa (2015年7月30日). 「ウェブサイトはタイピングの仕方で私たちを追跡できます。その対策方法はこちら」 . Naked Security . Sophos . 2018年3月16日のオリジナルからアーカイブ済み。 2018年2月1日に取得。